Fourier GR1 SDK 提供 GR1 人形机器人的控制、遥操作与仿真接口,是傅利叶生态人形开发的官方入口。
- 类型
- SDK
- 语言
- Python、C++
- 仓库
- FFTAI/Wiki-GRx-Deploy
硅基参考开源雷达追踪 GitHub、Hugging Face 与开发者生态中的模型、控制、仿真、SDK、数据工具和机器人项目,便于选型与复现。
Fourier GR1 SDK 提供 GR1 人形机器人的控制、遥操作与仿真接口,是傅利叶生态人形开发的官方入口。
MoveIt 是机械臂运动规划的经典框架,提供规划、碰撞检测与抓取,MoveIt 2 为其 ROS 2 继任版本。
OpenLoong 是国家级开源人形机器人项目,提供本体设计、控制与算法资源包,面向科研与产业协同开发。
dynamixel-workbench 提供 DYNAMIXEL 舵机的扫描、参数配置与控制示例,是 ROBOTIS 生态硬件开发的常用工具。
Universal Robots ROS Driver 提供 UR 系列协作臂的 ROS 控制接口,是 ROS 1 环境下 UR 机器人开发的标准驱动。
librealsense 是 Intel RealSense 深度相机的底层 SDK,提供相机标定、流配置与深度处理,是 realsense-ros 的基础。
Theseus 提供可微分、GPU 加速的非线性最小二乘优化,适合视觉惯性导航、运动规划与可微分的机器人问题。
zed-ros2-wrapper 提供 ZED 深度/立体相机的 ROS 2 驱动,输出深度、点云、里程计与姿态,便于三维感知接入。
Acme 提供可复用的 RL 组件与多种分布式代理实现,强调研究与生产的衔接,可对接 JAX/PyTorch/TensorFlow。
HEBI C++/Python API 提供对 HEBI 模块化执行器与机械臂的实时控制,支持 ROS 集成,便于快速搭建定制本体。
Kortex 提供对 Kinova Gen3/Jaco 等机械臂的关节、力矩与视觉控制接口,包含 ROS 示例,便于轻量臂开发。
stretch_body 提供 Stretch 移动操作机器人的底层驱动与 Python API,便于开发移动抓取与家庭辅助任务。
Universal Robots ROS2 Driver 提供 UR 系列协作臂的实时控制与外部控制接口,是 UR 机器人 ROS 2 开发的标准驱动。
JAX 提供自动微分、JIT 与并行,是 Brax 等机器人仿真与众多 RL/策略研究的基础计算框架。
Taichi 是嵌入 Python 的并行编程语言,擅长高性能物理模拟与可微分计算,被用于软体、流体与机器人仿真。
CasADi 提供符号建模与数值优化求解接口,常用于机器人轨迹优化、MPC 与运动规划,可对接多种求解器。
Brax 用 JAX 实现可微分、可并行的物理仿真,可在 TPU/GPU 上大规模训练强化学习策略,兼容 MuJoCo 任务。
Gazebo(新版本 gz-sim)提供物理、传感器与插件化世界,是 ROS 生态最普及的机器人仿真器之一,支持真实感测试。
Open-RMF 提供多机器人之间的交通调度、任务分配与冲突避免,面向仓库、楼宇等场景的多机协同。
moteus 是开源的伺服驱动控制器,提供力矩/位置/速度控制与 CAN 接口,广泛用于高自由度人形与四足机器人的关节驱动。
realsense-ros 提供 RealSense 深度相机的 ROS 驱动、点云与对齐话题,是机器人三维感知的常见传感器接入方案。
Home-Robot 提供统一接口在 Habitat 仿真与真实 Stretch/LoCoBot 上运行导航与操作任务,便于仿真到真实迁移研究。
robomimic 提供多源操作演示数据集与统一的模仿学习训练框架,覆盖单臂到双手任务,便于复现与对比。
interbotix_ros_manipulators 提供 Interbotix 系列桌面机械臂的驱动、运动学与 MoveIt 配置,便于快速搭建操作原型。
Drake 提供基于物理的仿真、轨迹优化与模型预测控制,强调从仿真到真实硬件的可靠迁移,常用于机械臂与足式控制。
Poppy Humanoid 是开源 3D 打印人形机器人,配套 pypot 控制库与教学示例,面向教育与研究的可编程机器人平台。
Habitat-Lab 在 Habitat-Sim 之上定义导航、重排等任务与训练接口,是具身智能算法研究的标准平台。
OmniGibson 在 iGibson 上升级物理与交互粒度,支撑 BEHAVIOR 等大规模日常任务,适合复杂操作研究。
OpenManipulator 是 ROBOTIS 开源的桌面机械臂,配套 ROS/ROS2 控制包与 3D 打印件,便于教学与二次开发。
SAPIEN 提供带关节与可微分物理的仿真,强调物体交互与视觉渲染,是 ManiSkill 等基准的底层引擎。
Habitat-Sim 以极高渲染与物理吞吐支持具身智能的视觉导航与交互研究,配合 Habitat-Lab 提供任务环境。
TurtleBot3 是低成本开源移动机器人,标配 ROS/ROS2 与多种传感器,是导航、SLAM 教学与研发的事实标准平台。
Stable-Baselines3 提供 PPO、SAC、TD3 等成熟 RL 算法与统一接口,便于在 Gym 风格机器人环境中快速训练。
iGibson 提供带物理与丰富对象的交互式室内环境,支持视觉导航、操作与具身任务评测。
Legged Gym 在 Isaac Gym 上实现 ANYmal 等足式机器人的大规模并行 RL 训练,并提供部署到真机的示例。
AirSim 提供高保真视觉与物理的无人机、车辆仿真,支持硬件在环与强化学习接口,常用于自主导航研究。
TorchRL 提供模块化环境、采集、损失与回放组件,统一 RL 训练流程,可对接 Gym、机器人仿真与分布式训练。
Gymnasium 是 OpenAI Gym 的社区维护分支,保持相同 API 并持续更新,是当前 RL 环境的事实标准库。
Gym 定义了 step/reset 的统一环境接口与大量经典控制任务,是后续几乎所有 RL 框架的事实标准。
SAM 通过提示(点、框、文本)完成任意物体的零样本分割,常被用作机器人视觉感知的前端分割模块。
CARLA 基于 Unreal 引擎构建城市交通仿真,提供传感器、地图与交通参与者,是自动驾驶感知与决策研究的标准环境。
Open3D 提供点云、网格、体素的处理、配准、分割与可视化能力,并支持 3D 深度学习,是机器人感知常用库。
RLDS 定义统一的轨迹数据格式并配套生成、转换与迭代工具,便于跨环境复用大规模 RL/演示数据集。
ros2_control 定义控制器、硬件接口与资源管理,桥接真实驱动器与仿真,是 ROS 2 机器人实时控制的基础。
Navigation2 提供全局/局部规划、代价地图、恢复行为与行为树,是基于 ROS 2 的自主移动机器人导航标准方案。
unitree_ros 提供宇树四足机器人的 ROS 消息、驱动与控制节点,便于在 ROS 生态中接入与开发。
ROS 2 提供节点通信、消息、参数与服务等机制,配套导航、控制、感知大量包,是机器人系统开发的事实标准。
Unitree SDK2 提供统一接口控制 Go2、B2、H1 等宇树机器人,覆盖运动、状态读取与高阶命令,支持多语言绑定。
MoveIt 2 提供运动规划、碰撞检测、抓取生成与执行管理,是机械臂操作部署最常用的开源框架。
ManiSkill2 提供数百个操作任务与统一接口,支持高速并行仿真与多种任务难度,便于公平评测操作策略。
Genesis 集成了刚体、软体、流体与可微分物理,强调速度与人形/四足/软体等多种机器人仿真,支持生成式数据合成。
robosuite 提供模块化机器人模型、控制器与操作任务,兼容 Gym 接口,是操作强化学习的重要研究平台。
ManiSkill3 重构底层为 SAPIEN 3,提供更高吞吐的并行仿真、丰富操作任务与强健评测,支持 RL 与仿真到真实迁移。
PyBullet 是 Bullet 物理引擎的 Python 接口,提供机器人加载、运动规划与 Gym 风格环境,是入门与教学常用仿真器。
RLBench 提供 100 多种操作任务、多视角视觉观测与演示采集工具,是视觉操作与模仿学习常用基准。
Open X-Embodiment 汇集 20 余家机构的超百万条机器人演示,定义统一数据格式,支撑 RT-1-X/RT-2-X 等跨本体模型训练。
Mobile ALOHA 在 ALOHA 基础上增加移动底盘,用人臂牵引遥操作采集数据,并用 ACT 与协同训练实现烹饪、收拾等任务。
Diffusion Policy 将动作表示为条件去噪扩散过程,在多种操作任务上取得高成功率与平滑轨迹,开源了完整训练代码。
MuJoCo 提供精确的刚体物理与高效求解器,广泛用于机器人控制、运动规划与强化学习基准,现由 DeepMind 开源维护。
Isaac Gym Envs 提供 ANYmal 行走、Shadow 灵巧手、Franka 操作等并行 RL 环境,是 Isaac Gym 上最常用的训练样板。
Isaac Lab 基于 Isaac Sim 构建,支持大规模 GPU 并行仿真与 RL、模仿学习训练,覆盖足式、机械臂与灵巧手等任务。
DM Control 在 MuJoCo 之上封装了连续控制任务套件与控制版 MPI,是连续控制 RL 算法的常用评测环境。
Octo 是一个在大规模多机器人数据集上训练的开源通用策略,支持新任务与硬件的微调,提供训练与部署工具。
ALOHA 是一套低成本双手遥操作平台,配合 ACT 策略实现高精度双臂操作,开源了硬件设计与控制代码。
ACT 通过动作分块与 CVAE 提升模仿学习的平滑度与成功率,是 Aloha 双手操作系统的核心策略方法。
OpenVLA 是一个 7B 参数的开源 VLA 模型,基于 Llama 2 与视觉编码器,提供微调与部署脚本,面向通用机器人操作。
LeRobot 面向真实机器人与仿真的模仿学习与策略训练,提供统一数据集格式、预训练策略与训练脚本。
Booster robot descriptions and example motion data
An easy-to-use deployment framework that enables seamlessly running the same policy code in both simulation and on real robots.
This repository provides a set of reinforcement learning tasks for Booster robots using Isaac Lab.
Booster Gym is a reinforcement learning (RL) framework designed for humanoid robot locomotion developed by Booster Robotics.
The Booster T1 and K1 Robocup official demo allows the robot to make autonomous decisions to kick the ball and complete the full Robocup match. It includes three programs: vision, brain, and game_controller.
booster_ros2_interface is a ROS 2 interface package that provides a series of message and service definitions for robot control
booster_robotics_sdk 提供 T1 人形机器人的控制、仿真与 ROS 2 接口,是加速进化生态的二次开发入口。